Нейросеть научилась видеть скрытые признаки эпилепсии на МРТ

Учёные из совместной Лаборатории биомедицинского ИИ Сколтеха и Университета Шарджи обучили нейросеть находить на МРТ-снимках мозга признаки эпилепсии и рассеянного склероза, которые раньше ускользали от алгоритмов

Новая нейросеть не просто анализирует набор пикселей на снимке, а учитывает медицинские признаки, известные врачам. При этом она видит детали, которые сложно разглядеть невооружённым глазом.

Существующие модели заточены под типичные проявления болезни. При фармакорезистентной эпилепсии, которая не поддаётся лекарствам, они хорошо замечают размытую границу между серым и белым веществом мозга, но почти не обращают внимания на более редкий признак — небольшие участки с повышенной интенсивностью сигнала. При рассеянном склерозе модели находят крупные очаги и часто пропускают мелкие. Между тем около 30% случаев эпилепсии сейчас считаются «МРТ-негативными»: врач не видит на снимке признаков болезни, хотя машина может их разглядеть.

На клинических данных доля найденных поражённых участков выросла на 2% на снимках с признаками рассеянного склероза и на 8% (с 72% до 80%) — с признаками эпилепсии. Обучение тоже стало устойчивее: чтобы сравняться с существующими моделями, новой нейросети хватило на 30% меньше обучающих данных.

Новшество состоит в том, что традиционную сегментацию снимков (разделение изображения на участки «здоровая ткань» и «патология») дополнили классификацией: модель теперь подразделяет патологические области на классы — с учётом того, о какой части мозга идёт речь, есть ли у очага размытые границы и так далее. Это позволяет учитывать атипичные проявления болезней.

В будущем такие решения помогут врачам быстрее ставить диагноз и выбирать тактику лечения. А дальнейшее развитие подхода позволит нейросети обосновывать свои выводы в комментарии — это повысит доверие медиков к результатам работы ИИ.

Ранее по теме: Искусственный интеллект научился находить скрытые болезни на КТ-снимках

Источник: Сколтех